文献阅读 | 可再生能源组合标准政策下中国可再生能源配额的区域分配

题目

Regional allocation of renewable energy quota in China under the policy of renewable portfolio standards

作者

Dequn Zhou, Fanshuai Hu, Qingyuan Zhu, Qunwei Wang

期刊

Resouces, Conservation & Recycling

时间

2021年09月

一作

单位

College of Economics and Management, Research Center for Soft Energy Science, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 211106, PR China.

链接

https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2021.105904

研究背景

中国可再生能源在政策支持下快速发展，成为推动能源生产和消费革命的重要力量。到2020年底，我国可再生能源装机容量达到9.34亿千瓦。这个数字背后有两个问题：一是到2020年底，中央已经拖欠补贴超过3000亿元；二是内蒙古、甘肃、新疆等地光伏和风电的报废率连续多年在5%左右。这些问题表明，现行上网电价（FIT）政策不适合可再生能源的发展。近年来，政府出台了可再生能源组合标准（RPS），进一步推动配额制的实施。

然而，利益平衡成为阻碍RPS引入的主要原因。一方面，可再生能源电力与常规电力的发电成本差异无法传递给电力终端用户消化，这会影响电网企业获取和接受可再生能源电力的积极性。另一方面，中国可再生能源资源分布不均。许多省份需要从其他地区购买“配额”，这种交易涉及很多缓解和需要解决的问题。因此，有必要探讨如何推动各省参与RPS，首要问题是在各省之间合理分配可再生能源（RE）配额。

研究方法

本文首先综合识别各省之间的分配指标，并基于熵法分配可再生能源配额。然后基于效率原则，采用零和增益数据包络分析（ZSG-DEA）模型对RE配额进行再分配。最后，使用环境基尼系数来评估分配结果的公平性。

中国RE配额分配原则

就地消纳难是造成风电、光电浪费的重要原因。因此，选择总用电量作为分配可再生能源配额的指标之一。

西部等可再生能源资源丰富的省份，可再生能源的装机容量和利用小时数普遍高于以火电为主的中东部省份。可再生能源的分布将直接影响该地区的可再生能源供应。因此，应优先考虑资源丰富的地区消费可再生能源。对于资源相对稀缺的地区，通过购买相应的配额指标来计算配额，以降低RE消费的综合成本。因此，资源禀赋成为实施RPS时的重要因素，并选择装机容量作为分配RE配额的一项指标。

在中国，由于技术和成本的原因，风电和光伏跨省消纳的净效应非常有限。优先建设以RE为主要输电通道和受援省市场空间的输电通道，已成为减少风电、光电浪费和实施RPS的基本保障。因此，可再生能源输电通道是实施RPS的重要考虑因素，并以省级可再生能源输电规模作为分配RE配额的指标之一。

中国二氧化碳排放量不仅高，而且具有东高西低的特点。根据产权理论，碳排放量高的省份需要尾气生产活动付费，衡量社会效益和经济效益。这将真正落实“谁污染，谁负责”的原则，以历史累积碳排放作为分配RE配额的指标之一。

初始RE配额分配的建议模型

在明确了相应的原则和指标之后，应采用合适的多准则决策方法，为每个指标分配权重。本文利用信息熵理论客观地确定了上文提出的四项指标的权重，以在中国30个省份分配RE配额。

ZSG-DEA分配模型

DEA模型通常用于评估每个决策单元（DMU）的效率，但传统的DEA模型假设所有DMU都是独立的，不符合这种要求资源总量保持不变的资源控制策略。ZSG-DEA遵循零和博弈思想，将所有DMU在资源总量不变的情况下不断优化，达到DEA前沿。ZSG-DEA模型可表示为：

在评估了每个DMU的分配效率后，用比例策略调整每个DMU的输入，并使低效的DMU变得高效。低效的DMU共同工作以减少输入，而高效的DMU接收这些输入。

RE配额分配制度中的基尼系数

制定RE配额指标过程中的公平有两层含义：一是分配过程中的公平，可以体现在确定分配原则的过程中；二是分配结果的公平性。参照下面的公式计算分配基尼系数：

各省按人均RE利用量从低到高排序，基尼系数采用梯形逼近法计算。

研究结果

变量与数据

RPS是一项为未来几年可再生能源发展制定设计的政策，因此，它有义务预测明年的指标。本文选取2010-2017年的30个省份（西藏、香港、澳门和台湾因缺乏数据或独立电力系统而未纳入）的数据。预测2018年的指标作为数据输入。RE装机规模、可再生能源发电量和用电量数据来自2010-2017年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。以用电替代RE发电的方式，RE的跨区域输送。

初始RE配额的分配结果

装机容量、省级输电规模、电力消费、历史碳排放量四个指标的权重分别为0.3581、0.0733、0.2807、0.2879。根据各指标权重结果可以发现，由于各省资源能源禀赋不同，RE装机规模的权重一直处于较高水平。相反，跨区域输电通道运输规模的权重一直处于较低水平，这也说明我国跨区域输电通道建设规模仍然不足，未能缓解中国各省能源负荷中心的RE分离困境。而且，各省的用电量和碳排放差异几乎相同，这说明我国各省能源用电大部分仍然以传统火电为主。

30个省份的RE初始配额可分为0-500,500-1000和1000亿千瓦三个区间（见表1）。有13个省的配额相对较低。海南的配额最低，这是由于其资源禀赋和能源消耗最低。除北京、天津、重庆和上海四个直辖市以外，大部分配额较低的地区都位于中国北方。一些“三北”地区虽然RE丰富，但火电消耗较低，产生的碳排放也较少。初始配额为500-1000亿千瓦的地区有12个省份，大部分位于中国中部靠东的地区以及华南地区。中国南方比北方（如辽宁、山西及河北）更发达以及煤炭燃烧产生的大量碳排放导致了这种分配方式。其余五个省的RE配额最高。这是由于内蒙古风电资源丰富，四川水电资源丰富。江苏、广东、山东三省是典型的高能耗省份，也是西电东送线路的主要接收者。总体来看，与各省原油RE消费量相比，存在北方地区向南方地区、西部地区向东部地区转移的趋势。这将在一定程度上调整RE消费的不平衡，为进一步调整奠定基础。

表1 各省的初始、最终RE配额和分配效率

RE配额再分配的效率与调整

从表1可以看出，中国整体平均RE利用效率为0.651。30个省份中只有10个省份（北京、天津、上海、江苏、海南、重庆、四川、云南和青海）到达DEA前沿，而10个省份（河北、山西、内蒙古、辽宁、安徽、江西、广西、贵州、陕西、甘肃和新疆）仍低于0.5。RE的整体利用水平尤其在欠发达的西部和东北地区相对较低，这表明这些地区的RE在初步分配后并没有得到充分利用，主要侧用于公平原则，还有很大的提升空间。

为进一步分配RE配额，充分利用RE电力，在RE总投入量保持18827.3亿千瓦的情况下，采用ZSG-DEA模型提高各省可再生能源投入。最终，所有省份的利用效率都可以接近1，同时所有省份的RE配额相对最优（如图1）。大幅增长省份的特点是能源消耗大（如江苏、广东）和丰富的RE资源（如四川、云南）。降幅较大的省份是山西、内蒙古、贵州和新疆。它们的初始RE配额的利用效率非常低，经过多次迭代后完成配额的压力可以得到缓解。

图1 不同省份的初始和最终生态效率

省级RE配额的分配结果

基于公平和效率的原则，得出各省RE配额分配方案。本研究以2018年为基准年，对分配方案进行详细分析，并与实际情况进行对比（如图2）。从图2可以看出，在ZSG-DEA模型的分配下，北方省份普遍分配的RE配额较小，而大多数南方省份的RE配额份额较大，这反映了南方省份尤其是东南地区较为发达。广东、江苏、四川和山东是RE配额最多的四个省份，占总配额的38.7%。海南、贵州、甘肃和新疆由于人口稀少或经济不发达等特点，是RE配额最少的四个省份。此外，东部和西部省份平均RE配额约为4.23%，占配额总量的3.07%，而中部省份的配额占全国总量的2.42%。表明RE消费的责任主要分布在西部和东部地区。令我们惊讶的是，云南的经济发展水平虽然不是全国领先，但仍占有较高的配额。正是因为它们的供电主要是RE电力，这使得它的RE利用效率非常高。

为检验各省配额考核压力，将新分配方案与2018年的原始数据进行了比较。RE配额的变化和RE消费的实际数据可以反映特定省份为实现相应的配额目标付出了多少努力或成本。各省按需要调整的配额数量从大到小排列，计算结果如图3所示。大约有10个省份需要进行较大调整，其中配额调整将超过200亿千瓦。这些省份主要分布在中国三大经济圈附近，是RE配额消费责任的主要承担者。其中，山东、江苏、河南是份额增幅最大的三个省份，山东、海南、江苏是份额增幅超过200%的三个省份。如果这些省份不能生产更多的RE或消耗其他省份的RE，则需要从其他省份购买RE配额以满足配额要求。而广西、广东、新疆等省份则可以出售多余的可再生能源配额，以弥补因急剧下降而产生的RE生产成本和减少的碳排放成本。广东之所以大幅下降是因为作为RE消费大省，它已经有效地吸收了其他省份的RE。也就是说，广东跨区域传输通道的建设规模较大，较好地履行了RE转移责任。从区域看，东部省份调整配额1715.8亿千瓦时，中西部省份调整配额分别为-35.9亿千瓦时和-1679.9亿千瓦时。由此可见，本文的分配模型使得配额责任实现了西部省份向东部省份转移的目标。

图2 2018年中国各省的RE配额

图3 各省RE配额份额的变化

图4 RE配额的洛伦兹曲线

为保证分配结果的公平性，通过对各省人均RE利用量进行排序构建环境基尼系数，通过拟合图4中的洛伦兹曲线可以比较原始和调整后的RE配额结果的公平性。计算得出的环境基尼系数为0.298。新配额方案从公平的角度对基尼系数进行了一定程度的提高，基尼系数小于0.3。分配方式符合分配过程中的公平原则，属于“比较平均”的范畴。

研究结论

实现碳中和目标需要不断提高RE消费比重。本文围绕有利于促进RE发展的RPS政策，从公平和效率的角度初步提出配额分配方案。将分配结果与2018年的实际数据进行比较，可以得出以下结论：

（1）RE装机容量仍然是决定RE消耗的主要因素。由于我国跨省输电尚处于建设阶段，跨区域输电容量与我国RE资源和负荷的差异不匹配。熵权模型下的结果可以在一定程度上调节RE消费的不平衡，恰好反映了我国能源资源中心与能源负荷中心不一致的事实。

（2）在RE总量不变的情况下，应用ZSG-DEA模型提高各省RE利用效率，将RE消费责任主要分配给中东部地区。广东、江苏、四川和山东是RE配额最多的四个省份，而海南、贵州、甘肃和新疆是配额最少的四个省份。

（3）与2018年原始数据相比，新分配方案实现了西部省份向东部省份转移的目标。山东、江苏、河南是吸收RE压力最大的三个省份。新配额方案从公平和效率的角度对基尼系数进行了一定程度的提高，使得基尼系数小于0.3。

按照本文的研究思路，未来的研究可以重点关注以下几个方面。一方面，随着省级配额分配方案的出台，政策监管者可以关注各省配额实现的最优策略。另一方面，相应的电力、输电通道等基础设施建设规划将成为各省履行配额义务的重要保障。

政策影响

目标体系是RE配额制度的核心和关键。通过合理的目标引导，以市场化的方式促进RE配额的优化配置。根据以上分布结果，可以提出以下政策建议。

（1）如何公平、高效地将全国RE消费比重分解到各省，需要从RE的发展潜力、能源消费总量、碳排放、跨区域运输、利用效率等多方面综合考虑。这对于平衡区域间利益、促进各省均衡发展具有重要意义。电网企业还应发挥技术优势，协助国家和省级主观部门提出条件合理、可行的区域配额指标，从操作层面降低配额制度的难度。

（2）作为落实RE开发利用和国家能源发展战略的有效手段，应根据各省对应年份数据，公布省级行政区域考核指标，同时公布各省级行政区域考核指标。规划年（如2050年、2030年）的预期指标可由国家能源主管部门提出。

（3）为提高义务主体使用RE电力的积极性，降低利用成本，加快省级特高压（EHV）和超高真空（UHV）输电通道建设。此外，应逐步完善RE配额证交易市场。对于配额要求较高的省份，如广东、江苏、四川、山东等，这些都是必要保障。这些举措还可以帮助甘肃和新疆等RE资源丰富的省份补偿生产可再生能源的成本。

编辑&排版：徐沙沙

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